20170316-莫尼塔投资-TMT专题：无人驾驶推进时间表_32页_2mb

无人驾驶技术发展与产业布局总结

核心内容

无人驾驶技术正沿着“两横三纵”的技术架构逐步走向成熟，包括智能化、网联化和感知、决策、执行三个方向。根据技术成熟度与应用场景的不同，技术发展可分为四个阶段：

1. 2016-2018年：三大传感器（毫米波雷达、车载视觉系统、激光雷达）融合使用，推动部分自动驾驶功能的实现。
2. 2017-2020年：高精度地图技术逐步成熟，成为L3、L4级别自动驾驶的核心支撑。
3. 2019-2022年：车载通讯模块、互联网终端、通信服务逐步成熟，为网联化提供基础。
4. 2022-2025年：算法和决策芯片成熟，推动全自动驾驶（HA/FA）和网联协同决策控制。

主要观点

• 传感器融合：在2016-2018年，国内毫米波雷达开始出货，车载视觉系统硬件成熟，激光雷达成本下降，加速ADAS和无人驾驶的普及。
• 高精度地图：高精度地图是L3、L4自动驾驶的关键，具备厘米级精度和丰富的图层信息（活动层、动态层、分析层），通过V2X和云计算技术实现实时更新与协同决策。
• 车载通讯模块：LTE-V技术因低延时、高可靠性、低成本和广覆盖成为车联网未来发展的主要方向，国内厂商如大唐电信已发布LTE-V设备。
• 算法与芯片：2022年后，算法与决策芯片的成熟将成为自动驾驶突破的关键，如Google的TPU、地平线的BPU、Intel的芯片算法一体化等。
• 国内外发展路径差异：谷歌依赖高精度地图和深度学习，特斯拉依靠传感器融合与OTA更新，两者各有优劣，未来将趋向融合。

关键信息

1. 传感器发展

• 毫米波雷达：24GHz和77GHz是主流，77GHz主要用于中短距离探测，国内厂商如华域汽车、杭州智波等在24GHz雷达领域已有积累。
• 车载视觉系统：硬件已成熟，软件逐步升级，如Mobileye的ISP芯片频率提升至332MHz，图像处理能力增强。
• 激光雷达：成本逐步下降，目前国外厂商如Velodyne、Innoviz等在技术上领先，国内企业仍处于探索阶段，尚未推出可用于ADAS及无人驾驶的3D激光雷达产品。

2. 高精度地图

• 技术要求：高精度地图是L3、L4自动驾驶的核心，需具备厘米级精度和动态更新能力。
• 主要参与者：图商（如四维图新、Here）、科技公司（如谷歌、百度）、ADAS方案提供商（如Mobileye）和传统车企。
• 国内进展：四维图新布局ADAS高精度地图，已实现商业化，与Here、腾讯等展开合作。

3. 车载通讯模块

• 技术趋势：LTE-V技术因低延时、高可靠性、低成本等优势，成为未来车联网标准。
• 产业链布局：半导体厂商（如大唐电信、华为）和汽车厂商（如通用、福特）在车联网领域提前布局。
• 国内进展：大唐电信发布全球第一台LTE-V车联网设备，具备核心自主知识产权。

4. 算法与决策芯片

• 技术方向：各大厂商采用不同芯片架构（如FPGA、ASIC）支持各自算法，未来将向深度学习算法发展。
• 代表企业：Google开发TPU用于CNN加速，地平线开发BPU，Intel收购Mobileye实现芯片与算法一体化。

5. 投资建议

• 推荐公司：
  • 传感器领域：华域汽车、沪电股份、联创电子、大族激光
  • 高精度地图领域：四维图新
  • 车载通讯模块领域：大唐电信

行业趋势

• 技术融合：传感器、地图、通讯模块、算法和芯片将逐步融合，推动自动驾驶技术的全面成熟。
• 政策支持：各国陆续出台政策，推动ADAS普及，如欧盟、美国、日本、中国等。
• 商业化落地：随着5G、V2X、深度学习等技术的成熟，高精度地图、车载通讯模块等关键技术将逐步实现商业化应用。

图表概览

• 图表1：三横两纵技术架构
• 图表2：汽车电子时间发展表
• 图表3：部分国家ADAS相关政策
• 图表4：自动驾驶项目脱离测试数据
• 图表5：谷歌无人车发展图
• 图表6：特斯拉Autopilot数据处理平台发展
• 图表7：国内科技公司和车企合作布局
• 图表8：24GHz和77GHz雷达比较
• 图表9：毫米波雷达拆分
• 图表10：车载摄像头基本构造
• 图表11：Mobileye产品发展历程
• 图表12：Velodyne激光雷达产品
• 图表13：激光雷达内部构造
• 图表14：国外主要厂商和产品参数
• 图表15：国内主要厂商和产品参数
• 图表16：国外创业公司进展情况
• 图表17：HAD级与ADAS级高精度地图与传统地图对比
• 图表18：高精度地图数据采集和技术方案
• 图表19：高精度地图在ADAS交互与决策中的作用
• 图表20：主要参与者对比
• 图表21：Here的发展时间表
• 图表22：主要公司在高精度地图的布局
• 图表23：四维图新的产品发展
• 图表24：高精度地图成熟时间图
• 图表25：LTE-V应用于车联网的优势
• 图表26：LTE-V应用
• 图表27：车联网产业链
• 图表28：V2X系统芯片出货量预测
• 图表29：车联网的半导体厂商新进展
• 图表30：车联网的汽车厂商新进展
• 图表31：目前主流算法种类
• 图表32：国外算法公司
• 图表33：国内算法公司
• 图表34：主流芯片架构对比
• 图表35：英伟达的发展路径图
• 图表36：相关上市公司布局
• 图表37：建议关注标的

总结

无人驾驶技术的发展是传感器、地图、通信、算法与芯片协同推进的过程。未来，随着5G、V2X、深度学习等技术的成熟，无人驾驶将逐步实现全区域覆盖与完全自动驾驶，而国内企业正通过与科技公司合作、加大研发投入等方式，逐步缩小与国外企业的差距。投资建议关注具备传感器、高精度地图和车载通讯模块布局的公司，如华域汽车、四维图新和大唐电信等。